Le ispezioni automatiche della qualità visiva stanno ridefinendo il QC

Siamo stati tutti lì - strabizzando qualcosa da diverse angolazioni, chiedendoci se quella minuscola imperfezione è in realtà un difetto o solo i nostri occhi giocano trucchi su di noi. Per i produttori, quel momento di incertezza può essere moltiplicato per migliaia di prodotti, il che non è solo frustrante, è costoso.

La visione umana è notevole, ma ha i suoi limiti. Ci stanchiamo. Ci distraiamo. Siamo incoerenti. E alcuni difetti sono semplicemente al di là di ciò che i nostri occhi possono rilevare in modo affidabile. Ecco perché i sistemi di visione basati sull'intelligenza artificiale vengono sempre più utilizzati per automatizzare le ispezioni di controllo della qualità visiva, vedere cosa manca agli esseri umani e trasformare i reparti di produzione in tutto il mondo.

Pensa all'ultima volta che hai cercato di individuare le differenze in due immagini simili. Mentre può essere divertente come un puzzle, è estenuante come un turno di otto ore. L'ispezione di qualità tradizionale si basa fortemente sull'ispezione visiva da parte degli esseri umani, il che comporta alcune sfide intrinseche:

• Affaticamento: Dopo ore di ispezione, anche gli occhi più affilati si stancano
• Soggettività: Quello che sembra un difetto per un ispettore potrebbe passare con un altro
• Limitazioni di velocità: Gli esseri umani possono elaborare solo tante informazioni visive al secondo
• Spettri invisibili: Non possiamo vedere dettagli ultravioletti, infrarossi o microscopici

I sistemi di visione artificiale, d'altra parte, non si stancano, non variano nei loro giudizi e possono elaborare immagini a velocità incredibili. Soluzioni come il Cognex In-Sight con intelligenza artificiale integrato analizza migliaia di parti al minuto con precisione costante, visualizzando informazioni di dimensioni ridotte come micron e operando su spettri di luce invisibili agli esseri umani.

Ma la vera rivoluzione non riguarda solo gli occhi instancabili, ma anche l’intelligenza. 

La visione artificiale tradizionale si basava su una programmazione rigida basata su regole. Ha funzionato bene per compiti semplici e coerenti, ma ha lottato con la variazione. Se un prodotto cambia leggermente o le condizioni di illuminazione cambiano, l'accuratezza dell'ispezione potrebbe spesso risentirne.

I moderni sistemi basati sull'intelligenza artificiale adottano un approccio fondamentalmente diverso. Invece di basarsi su regole esplicite, questi sistemi imparano come appare il "buono" analizzando esempi. Ciò consente loro di gestire le variazioni che potrebbero confondere i sistemi convenzionali:

• Texture superficiali che variano in modo naturale
• Prodotti con variazione cosmetica accettabile
• Modelli complessi in cui i difetti sono contestuali
• Più tipi di prodotti senza riprogrammazione

1. Informazioni predittive sulla qualità

   L'IA non si limita a identificare i difetti, ma identifica i modelli. Analizzando i dati dei difetti nel tempo, i sistemi possono individuare le tendenze prima che diventino problemi importanti.

   Questa capacità predittiva trasforma il controllo qualità da una funzione reattiva a una proattiva, risolvendo i problemi prima che si verifichino anziché catturarli dopo.Esperta per tutti.

2. Competenza per tutti

   Uno degli sviluppi più interessanti è come i sistemi di visione AI stanno diventando più accessibili ai non esperti. La configurazione guidata basata sull'intelligenza artificiale di Cognex, ad esempio, consente al personale di produzione di addestrare sistemi di visione senza competenze di programmazione specializzate.

   Questa democratizzazione significa che le competenze nel controllo qualità non sono rinchiuse in reparti specializzati ma sono disponibili in tutta l'organizzazione.

3. Motore a miglioramento continuo

   Forse il vantaggio più prezioso è il modo in cui i sistemi di visione artificiale alimentano il miglioramento continuo. Con strumenti di deep learning come quelli dei Cognex In-Sight, il sistema diventa più intelligente nel tempo.

   Ciò crea un ciclo virtuoso: un rilevamento migliore rilevamento porta a un miglioramento dei processi, che porta a un prodotto migliore, che porta a un rilevamento più raffinato rilevamento.

L’impatto della visione dell’IA visione non è solo la cattura dei difetti. Sta rimodellando i processi di produzione in modo profondo:

Abilitazione di nuovi progetti di prodotti

Quando le aziende sanno di essere in grado di rilevare in modo affidabile anche difetti sottili, si aprono possibilità per progetti più innovativi che potrebbero essere stati troppo rischiosi prima.

Migliorare la sostenibilità

Ridurre i falsi rifiuti significa meno sprechi, una vittoria sia per i profitti che per l’ambiente. Un produttore di alimenti ha dichiarato di aver ridotto gli sprechi di oltre il 30% dopo aver implementato un sistema In-Sight di Cognex con strumenti di IA.

Sostenere gli sforzi di reshoring

Mentre le aziende di tutto il mondo riportano la produzione negli stabilimenti domestici, i sistemi di visione basati sull’intelligenza artificiale consentono l’automazione zero touch, consentendo ai produttori di mantenere una qualità superiore con un minor numero di ispettori in modo da poter gestire i costi della manodopera.

Se stai pensando di implementare sistemi di visione basati sull'intelligenza artificiale, ecco alcuni primi passi pratici:

1. Inizia con un problema specifico ad alto impatto invece di cercare di trasformare tutto in una volta. Molti produttori ritengono che i sistemi di ispezione visiva automatizzati funzionino meglio quando inizialmente si concentravano sui loro problemi di qualità più difficili.
2. Raccogliere esempi di prodotti buoni e vari difetti per la training
3. Scegli sistemi con interfacce intuitive che non richiedono una programmazione estesa.
4. Integrazione con i flussi di lavoro e i sistemi esistenti.

5. Coinvolgere gli operatori nelle prime fasi del processo per creare un buy-in e raccogliere informazioni preziose.

   La transizione non deve essere dirompente. Molti costruttori iniziano con una singola applicazione, ne dimostrano il valore e poi si espandono in altre aree.

Le implementazioni di maggior successo della visione dell’IA non eliminano visione gli esseri umani dal controllo qualità, ma trasformano la funzione umana da noiosa ispezione ad attività più importanti come il miglioramento dei processi e la gestione delle eccezioni. eliminare

Questa interazione costruttiva tra intuizione umana e intelligenza artificiale non sta solo migliorando il controllo qualità, ma sta aprendo le porte alle possibilità di produzione che produzione stiamo solo iniziando a immaginare, rivelando particolari che si sono nascosti in bella vista da sempre.